CC BY
22Russian.
15. Sudakov KV. Informatsionnye aspekty sistemnoy organizatsii psikhicheskoy deyatel'nosti. Vestnik RAMN. 2012;8:53-6. Russian.
16. Khaken G. Printsipy raboty golovno-go mozga: Sinergeticheskiy podkhod k aktivnosti mozga, povedeniyu i kognitivnoy deyatel'nosti. Moscow: PER SE; 2001. Russian.
DOI: 12737/ 14970
СРАВНЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ ГРУППЫ УЧАЩИХСЯ ЮГРЫ В АСПЕКТЕ АДАПТАЦИИ ОРГАНИЗМА
К УСЛОВИЯМ СЕВЕРА
Д.Ю. ФИЛАТОВА, К.А. ЭЛЬМАН, Д.В. ГОРБУНОВ, О.В. ПРОВОРОВА
БУ ВО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры», пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, Россия, 628400
Аннотация. В работе рассматривается проблема изучения возрастных особенностей организма детей трех возрастных групп с использованием современных биофизических подходов и их математического моделирования. В данной статье установлены закономерности поведения параметров квазиаттракторов сердечно-сосудистой системы учащихся школы (пришлого населения) Югры в двумерном фазовом пространстве состояний. Результаты обрабатывались с использованием математических методов. Доказана значимость математического моделирования для получения объективной информации, показано закономерное уменьшение площади квазиаттракторов девочек. Установлено, что девочки средней возрастной группы демонстрируют наиболее высокое количество пар «совпадений» при построении матриц парного сравнения.
Ключевые слова: адаптация, пришлое население, энтропия Шеннона, квазиаттрактор.
COMPARISON OF THE PARAMETERS OF THE CARDIOVASCULAR SYSTEM GROUP OF STUDENTS YUGRA IN TERMS OF ADAPTATION TO THE CONDITIONS
OF THE NORTH
D.YU. FILATOVA, K.A. ELMAN, D.V. GORBUNOV, O.V. PROVOROVF
Surgut state University, Lenin pr., 1, Surgut, Russia, 628400
Abstract. The paper deals with the problem of the study of age-related characteristics in children of three age groups using modern biophysical approaches and mathematical modeling. In this article, we set the parameters of the behavior of quasi-attractors cardiovascular pupils (alien population) of Ugra in the two-dimensional phase space of states. The results were processed using mathematical methods. Proved the importance of mathematical modeling to obtain objective information shows regular decrease in the area of quasi-attractors girls. It was found that the average age group of girls show the highest number of pairs of "coincidences" in the construction of pairwise comparison matrices.
Key words: adaptation, alien population, Shannon entropy, quasi-attractor.
Введение. Проблема увеличения продолжительности жизни коренного и пришлого населения на территории Севера РФ является не только биологической, но и политической, экономической проблемой. Для Обского Севера РФ ярко выражены
резкие перепады температур, давления, влажности, которые ведут к нарушению кардио-респираторной системы (КРС) организма человека, следствие - сбой функционирования систем, обеспечивающих репродуктивный, энергетический и адаптаци-
онный гомеостазы. Изменяются многие вегетативные системы (кровообращение, дыхание, параметры крови), а также регуля-торных механизмов (автономная нервная и эндокринная системы).
На сегодняшний день нам известно о многочисленных изменениях в организме человека не только в области патологии КРС жителей Севера Югры РФ, но и ряда других патофизиологических (гипобиоти-ческих) процессов в организме человека на данной территории, особое внимание, при этом уделяется пришлого населения. Если не уделять должного внимания данной проблеме и не пытаться устранить негативные эффекты на корню, то далее могут возникнуть выявления ранних патологий (инсульт, инфаркт, сахарный диабет), раннее начало климактерического периода, более раннее старение, а также высокую смертность особенно в возрасте 40-50 лет среди мужского населения [1,2,4,8,17].
Общеизвестно, что временной интервал развития патологий у людей, проживающих в России численно равен (в годах): инсульт среди женщин - 63,1; инфаркт среди женщин - 60; сахарный диабет среди женщин - 50-60; климактерический период у женщин - после 50; старение среди женщин - с 75.
Эти цифры могут значительно снизиться у пришлого населения на Севере РФ вследствие чего это может отобразиться на демографических параметрах населения РФ, проживающего в Югре. Чтобы избежать таких негативных последствий и увеличить продолжительность жизни пришлого населения на территориях Севера, нами были исследованы параметры сердечно-сосудистой системы (ССС) группы пришлых школьников (учащихся в городе Сургуте).
Объект и методы исследования. С помощью пульсоксиметра «ЭЛОКС-01М» (прибор предназначен для непрерывного измерения степени насыщения гемоглобина артериальной крови кислородом Бр02 и частоты пульса). Выполнялись измерения 15-ти параметров сердечно-сосудистой системы (ССС). Существуют четыре внешних фактора, оказывающих сильное влияние на кровообращение человека в ус-
ловиях Севера РФ: резкие сезонные перепады атмосферного давления; холодовое воздействие; резкое изменение фотопериодичности; колебания магнитного поля Земли. Всем известно, что климатоэкологиче-ские факторы предъявляют жесткие требования к ССС [4-8,11,16-18].
Проанализированы результаты обработки данных, снятых с группы школьников подверженных адаптации к условиям высоких широт. При этом можно выделить параметры, подразделяющехся на три стадии: адаптивное напряжение (от 3 до 6 мес.); стабилизация функции (до 3 лет); адаптирован-ности (до 15 лет). Все школьники, принимающие участие в данном исследовании, были без патологий и жалоб на здоровье (согласно Хельсинской декларации давали добровольное согласие на обследование).
Методом вариационной пульсоинтер-валографии «ЭЛОКС-01М» было обследо-ванно 75 представительниц женского пола трёх возрастных групп по 25 человек в каждой: 1-я группа (младший возраст) 710 лет; 2-я группа (средний возраст) 1114 лет; 3- я группа (старший возраст) - 1517 лет. Такое разделение облегчит сравнение и даст более четкие результаты по всем 13-ти параметрам, которые будут в дальнейшем обработаны с помощью программы «Statistica 6.1» и методами теории хаоса-самоорганизации (ТХС).
Основные параметры ССС обследуемых образовывали тринадцатимерное фазовое пространство вектора состояний системы (ВСС) в виде x=x(t)=(xi, х2..., хт)Т, где да=13. Эти координаты хг-, состояли из: х1 - SIM - показатель активности симпатического отдела вегетативной нервной системы, у.е.; х2 - PAR - показатель активности парасимпатического отдела, у.е.; х^ -SDNN - стандарт отклонения измеряемых кардиоинтервалов, мс; х4 - INB - индекс напряжения (по P.M. Баевскому); х5 - SSS -число ударов сердца в минуту; х6 - SpO2 -уровень оксигенации крови (уровень окси-гемоглобина); х7 - VLF - спектральная мощность очень низких частот, мс ; х8 - LF - спектральная мощность низких частот, мс; х9 - HF - спектральная мощность высоких частот, мс2; х10 - Total - общая спек-
тральная мощность, мс2; хц - ЬБпогт -низкочастотный компонент спектра в нормализованных единицах; х]2 - НБпогт -высокочастотный компонент спектра в нормализованных единицах; х]3- ЬБ/НБ -отношение низкочастотной составляющей к высокочастотной.
Определение всех этих величин производилось с помощью методов ТХС. Параметры х] - х]3 были получены с помощью устройства «Элокс - 01М» (ЗАО ИМЦ «Новые приборы», г. Самара). Обработка данных в рамках статистики всех хг-, производилась в программе «^айзИеа 6.1» и трех новых авторских программ (№ 2006613212, № 2007614714, № 2010613309). Первоначально производилась идентификация возможности нормальных законов распределения и одновременно обрабатывались выборки х в рамках непараметрических распределений. После их разделения все выборки переводились в непараметрические распределения, и производилось сравнение всех х, для всех трёх пар (трёх возрастных групп). Методами ТХС решалась задача системного синтеза (ранжирования признаков хг) на основе расчёта параметров КА [4-12].
Применялись новые методы ТХС, которые обеспечили расчет параметров квазиаттракторов (КА) поведения вектора состояния системы х(1) в фазовом пространстве состояний (ФПС). Для этих целей динамика кардиоинтервалов быстрым преобразованием Фурье представлялась в виде амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) и строились фазовые портреты, где в качестве функции (первой координаты) х]=х](^ использовались сами кардиоинтервалы, вторая фазовая координата x2=x2(t)=dx/dt являлась скоростью изменения х(). Определение параметров КА основано на расчетах вариационных размахов Дх, для каждой координаты вектора х(^. Определение КА введено на ограниченном временном отрезке t, т.к. биосистема постоянно эволюционирует (параметры КА могут существенно отличаться на различных отрезках времени). Фактически, мы представляем скорость эволюции функций организма (у нас ССС) с возрастом [13,9-13,15,21].
Результаты и их обсуждение. Из-
вестно, что параметры вариабильности сердечного ритма (ВСР) являются объективным показателями состояния ССС ряда других и регуляторных систем организма, т.к. непосредственно характеризуют активность нейровегетативного системоком-плекса (НВС). Изменения параметров ВСР могут характеризовать степень напряжения регуляторных механизмов при стрессовых воздействиях, либо отражать связь наблюдаемых изменений активности отделов вегетативной нервной системы, состоянием сосудистого центра и высших вегетативных центров и т.д. [1-8,14-17,19,20].
Исследование параметров ССС детско-юношеского населения Югры показало для младшей возрастной группы доминирование параметров парасимпатического (PAR) отдела НВС над симпатическим (SIM) отделом вегетативной нервной системы. Величины SIM и PAR трёх возрастных групп девочек имеют сходную динамику (в виде гистограмм).
Установлено, что детско-юношеское население Югры (девочки) имеет разную скорость падения SIM и нарастания PAR. У представительниц женского пола мы имеем плавное падение SIM (с 4 до 3,5 у.е.). В таком плавном падении значения SIM и проявляется специфика возрастных изменений параметров нейро-вегетативной регуляции ССС. Динамика PAR имеет исходно (в молодом возрасте) высокое значение (11,5 у.е.) однако, в старшем возрасте появляются различия у представительниц женского пола (11,5 и 13 у.е. соответственно) [4,8,17,21].
Более серьезные различия получаются при анализе параметров кардиоинтервалов в двумерном фазовом пространстве состояний, где xj - кардиоинтервалы и x2 - скорость их изменения (x2=dx7/dt). На рис.1-1 представлен характерный пример таких изменений для девочек разных возрастных групп (испытуемая М11, возраст 8 лет, площадь квазиаттрактора 51=84100 у.е., испытуемая Ср11, возраст 12 лет, площадь квазиаттрактора S2=77500 у.е., испытуемая Ст11, возраст 16 лет, £?=78400 у.е.).
Из рис. 1 видно, что сердечнососудистая система испытуемых 1-й и 2-й группы демонстрирует довольно высокую
вариабельность, что характерно практически для любого здорового (без явных патологий) человека. Подобная картина справедлива для большинства населения нашей планеты, но она характерна для старшего возраста (от 20-ти до 100 лет). Качественно хаотическую динамику работы ССС представителей 1-й, 2-й и 3-й группы можно увидеть на фазовой плоскости (рис. 1).
смотрение статистических закономерностей параметров хаотической динамики КИ этих трёх возрастных групп, т.е. их квазиаттракторов, показало существенное различие по параметрам КА. Наглядно количественные характеристики параметров КА девочек Севера в виде функций S (значения площадей КА) представлены на рис. 2. Среднее значение площадей трех КА (<51>
II
S1=84100
S2=77500
S3=78400
А В С
Рис. 1 Характерные примеры динамики кардиоинтервалов х;=х() по данным пульсоинтервалографии девочек разных возрастных групп - I и фазовые траектории КА сигнала х1 на плоскости с координатами х;, х2 -скорость изменения х;, x2=dx1/dt - II; А - младшая возрастная группа (7-10 лет); В - средняя возростная группа (11-14 лет); С - старшая возрастная группа (15-17 лет)
I
Рис. 2. Усредненное значение площадей S квазиаттракторов кардиоинтервалов для 3-х возрастных групп - девочки
Мы
использовали стохастическии
подход в оценке параметров квазиаттракторов КИ. Фактически, мы применили стохастику для оценки хаотической динамики кардиоинтервалов (КИ). Подробное рас-
<S2>, <S3> демонстрируют резкое снижение их размеров при увеличении возраста у представительниц женского пола, что является важной характеристикой эколого-возрастных закономерностей поведения хаотической динамики кардиоинтервалов.
Также производилось сравнение ВСР детско-юношеского населения Югры с помощью критерия Краскела-Уоллиса (при критическом уровне значимости р<0,05). В табл. 1 представлены результаты статистической обработки основных 13-ти параметров ВСР с учётом возрастных различий учащихся МОУ СОШ № 4.
На табл. 1 мы представляем итоги парного сравнения по всем 13-ти параметрам ВСР (включая и кардиоинтервалы ВСР) для группы девочек (25 человек в каждой группе). Эти пары сравнений (по параметрам SIM, PAR, частоты сердечных сокращений (SSS), стандарта отклонения
кардиоинтервалов (8БКЫ), индекса Баев-ского (ШВ), уровня насыщения оксигена-цином крови (Бр02) и др. частотным характеристикам) представлены в табл. 1. Здесь представлены уровни совпадений выборок (критерий Краскела-Уоллиса), которые для пары сравнения девочек 1 и 2 по 1-ой интегральной характеристики (БББ) и пары 1 и 3 по 1-ой интеграционной характеристике (БББ) и 3-ем частотным характеристикам (ЬБ(р), ИР (р), ЬР/ИР) дают значения р<0,05. Остальные параметры не дают статистически значимых различий, в этом случае возникает неопределенность 1-го типа, которая может быть разрешена с помощью нейрокомпьютеров [14].
Таблица 1
Результаты сравнения параметров ВСР девочек (п=25) с помощью критерия Краскела-Уоллиса (при критическом уровне значимости принятым ^<0,05)
Девочки
1и2 1и3 2и3
SIM 1,00 1,00 1,00
PAR 1,00 1,00 1,00
SDNN 1,00 1,00 1,00
1,00 0,84 1,00
SpO2 1,00 1,00 1,00
SSS 0,00 0,00 1,00
VLF 1,00 1,00 1,00
LF 1,00 1,00 0,45
ОТ 1,00 0,64 1,00
total 1,00 1,00 1,00
LF(p) 1,00 0,02 0,13
1,00 0,02 0,13
LF/HF 1,00 0,02 0,11
В итоге, статистические функции распределения /(х) для кардиоинтервалов вообще демонстрируют калейдоскоп различий. Они все разные и использовать их для оценки гомеостаза невозможно. Следовательно, и энтропия Е, и статистическая функция распределения /(х) не являются эффективным инструментом в оценке порядка (или беспорядка) параметров СТТ,
находящихся в разных физиологических условиях, т.к. энтропия может не изменяться при реальных изменениях /(х) и площадей КА, а /(х) может непрерывно изменяться при несущественных изменениях Е и площадей квазиаттракторов £ в рамках ТХС. В целом, тогда возникает вопрос о том, что считать стационарным состоянием СТТ и в каких случаях изменение параметров х(1) для СТТ является существенным? Где граница стационарности и начала эволюции? Для СТТ в рамках ТХС мы дали ответы на эти вопросы с позиций расчета кинематических характеристик.
Таблица 2
Значения энтропии Шеннона Е для кардиоинтервалов для 3-х возрастных групп девочек
Примечание: параметрическое распределение (Т-критерий), значимость функций/(х) для пар групп:
Е1 и Е2р=0,30; Е1 и Е3р=0,07; Е2 и Е3р=0,59
Е1 (7-10 лет) Е2 (11-14 лет) Ез (15-17 лет)
1 3,4037 3,6219 3,7842
2 3,6219 3,8842 3,6842
3 3,3464 3,6464 4,0219
4 3,6414 3,5219 3,4037
5 3,7464 3,2464 3,8219
6 3,2842 3,8842 3,8842
7 3,8219 3,5842 3,4464
8 3,5464 3,8842 3,8842
9 3,6464 3,8219 3,5219
10 3,5219 3,9842 3,9219
11 3,6842 3,6414 3,4414
12 3,4414 3,1394 3,5842
13 3,9219 3,8219 3,8219
14 3,6842 3,4037 3,6219
15 3,9219 2,7842 3,6464
16 3,8219 3,7219 3,7842
17 4,0219 3,6219 3,7842
18 3,6842 3,5842 3,8842
19 3,6842 3,4087 3,6842
20 3,6842 3,6842 3,3414
21 3,5464 3,7464 3,7842
22 3,4087 2,661 3,5842
23 3,4464 3,7219 3,7842
24 3,2087 3,3842 3,5414
25 2,7589 3,5464 3,6842
<Е> 3,5800 3,5580 3,6939
Таблица 3
Значения площадей S для кардиоинтервалов для 3-х возрастных групп девочек
8] 82 8з
(7-10 лет) (11-14 лет) (15-17 лет)
1 204000 48400 239400
2 38000 78400 51300
3 13000 107300 125400
4 39900 144000 78200
5 111600 84000 60900
6 57500 89600 105600
7 84100 94500 72800
8 115500 67500 92800
9 305500 77500 42000
10 56700 50600 62400
11 48400 105400 15000
12 133000 18000 91200
13 136800 36000 77500
14 129600 84000 18000
15 46000 7700 59800
16 52900 58800 41800
17 39600 136800 66700
18 195000 128000 50400
19 44000 52800 55100
20 172000 67500 176000
21 158400 129600 38000
22 65100 199800 70400
23 24000 130500 121600
24 10400 78400 78400
25 26600 137600 92800
<8> 92304 88508 79340
Примечание: параметрическое распределение (Т-критерий), значимость функций/(х) для пар групп:
8] и 82 р=0,83; и 83 />=0,43; 82 и 83 р=0,51
На фоне этих сравнений еще раз подчеркнем, что матрицы парных сравнений (т.е. расчёта для повторяющихся выборок параметров СТТ) дают различия в состояниях биосистем (параметров гомеостаза). При этом статистика и энтропия не показывают существенных различий в организме обследуемых. В ряде случаев и энтропия Е дает различные результаты для разных функциональных состояний гомеостаза, но такая ситуация у нас возникает в случае, если мы сравниваем разные выборки (здоровые - больные, люди без воздействия и испытуемые при сильных воздействиях и т.д.). Следовательно, мы не отрицаем стохастику полностью, а только говорим об изменении методов расчёта, о новых спо-
собах стохастической оценки параметров гомеостаза. Поэтому целесообразно говорить об объединении усилий стохастики и ТХС в изучении СТТ [3,4,8,14,21].
Выводы:
1. Метод математического моделирования параметров ВСР учащихся в многомерном фазовом пространстве состояний (в сочетании с традиционными детерминист-ско-стохастическими методами) обеспечивает получение объективной информации о функциональном состоянии, механизмах нейровегетативной регуляции функций и степени адекватности реакций организма на факторы учебного процесса и условия жизнедеятельности.
2. Установлены различия параметров квазиаттракторов поведения вектора состояния организма детско-юношеского населения в аспекте возрастных изменений СОШ № 4 г. Сургута: учащиеся старшей возрастной группы девочек демонстрируют меньшие объемы квазиаттракторов в отличие от учащихся младшей и средней возрастными группами (однако различия статистики недостоверны).
3. Постоянные жители Севера РФ (русские поморы) и аборигенов (северные народности) в отличие от пришлого населения имеют естественную адаптацию к внешним факторам окружающей среды, вследствие чего мало подвержены стрессу и преждевременным патологиям. Поэтому, чтобы избежать урона для здоровья пришлого населения необходимо уделить особое внимание: особенностям свойств нервной системы, общим свойствам нервной системы и целостности формально-диагностических характеристик индивидуальности, психофизиологическим аспектам профессионального отбора и профессиональной пригодности, психофизиологическим компонентам работоспособности, психофизиологическим детерминантам адаптации человека к экстремальным условиям деятельности.
Литература
1. Брагинский М.Я., Бурыкин Ю.Г., Майстренко Е.В., Козлова В.В. Состояние показателей непроизвольных движений учащихся
в условиях физической нагрузки в разные сезоны года // Вестник новых медицинских технологий.- 2007.- Т. 14, № 1.- С. 61-63.
2. Брагинский М.Я., Балтикова А.А., Козлова В.В., Майстренко Е.В. Исследование функциональных систем организма студентов югры в условиях мышечной нагрузки методом фазового пространства // Современные наукоемкие технологии.- 2010.- № 12.- С. 23-24.
3. Вохмина Ю.В., Еськов В.М., Гаври-ленко Т.В., Филатова О.Е. Измерение параметров порядка на основе нейросетевых технологий // Измерительная техника.- 2015.- № 4.-С. 65-68.
4. Гараева Г.Р., Еськов В.М., Еськов В. В., Гудков А. Б., Филатова О.Е., Химико-ва О.И. Хаотическая динамика кардиоинтерва-лов трёх возрастных групп представителей коренного населения Югры // Экология человека.- 2015.- № 09.- С. 50-55.
5. Добрынина И.Ю., Еськов В.М., Живо-гляд Р.Н., Зуевская Т.В. Гирудотерапевтиче-ское управление гомеостазом человека при гинекологических патологиях в условиях Севера РФ // Вестник новых медицинских технологий.- 2005.- Т. 12, № 2.- С. 25-27.
6. Добрынина И.Ю., Еськов В.М., Живо-гляд Р.Н., Чантурия С.М., Шипилова Т.Н. Системный кластерный анализ показателей функций организма женщин с опг- гестозом в условиях Севера РФ // Вестник новых медицинских технологий.- 2006.- Т. 13, № 4.- С. 61-62.
7. Добрынина И.Ю., Еськов В.М., Живо-гляд Р.Н., Чантурия С.М., Шипилова Т.Н. Особенности гестозов и нарушений углеводного обмена // Вестник новых медицинских технологий.- 2006.- Т. 13, № 3.- С. 14-16.
8. Еськов В.В., Филатова О.Е., Гаври-ленко Т.В., Химикова О.И. Прогнозирование долгожительства у российской народности ханты по хаотической динамике параметров сердечно-сосудистой системы // Экология человека.- 2014.- № 11.- С. 3-8.
9. Еськов В.В., Гараева Г.Р., Есь-ков В.М., Хадарцев А.А. Теория и практика восстановительной медицины (теория хаоса-самоорганизации в оценке эффективности методов восстановительной медицины).- Тула, 2015. - 160 с.
10. Еськов В.М., Нанченко Е.А., Козлова В.В., Климов О.В., Майстренко Е.В. Параметры квазиаттракторов поведения вектора состояния организма пловцов // Вестник новых медицинских технологий.- 2009.- Т. 16, № 4.-С. 24-26.
11. Еськов В.М., Брагинский М.Я., Козлова В.В., Майстренко Е.В. Диагностика физиологических функций женщин-пловцов Югры методом расчета матриц межкластерных расстояний // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- 2010.- Т. 9, № 3.-С.500-504.
12. Еськов В.М., Добрынина И.Ю., Дрожжин Е.В., Живогляд Р.Н. Разработка и внедрение новых методов в теории хаоса и самоорганизации в медицину и здравоохранения // Северный регион: наука, образование, культура.- 2013.- Т. 27, № 1.- С. 150.
13. Еськов В.М., Гавриленко Т.В., Вохмина Ю.В., Зимин М.И., Филатов М.А. Измерение хаотической динамики двух видов теп-пинга как произвольных движений // Метрология.- 2014.- № 6.- С. 28-35.
14. Еськов В.М., Филатова О.Е., Прово-рова О.В., Химикова О.И. Нейроэмуляторы при идентификации параметров порядка в экологии человека // Экология человека.- 2015.- № 5.-С.57-60.
15. Козлова В.В., Голушков В.Н., Ведя-сова О.А., Майстренко Е.В. Измерение расстояний между центрами квазиаттракторов вектора состояния организма тренированных и нетренированных г. Самары и г. Сургута // Ученые заметки ТОГУ.- 2010.- Т. 1, № 1.- С. 27-30.
16. Русак С.Н., Молягов Д.И., Бикмуха-метова Л.М., Филатова О.Е. Биоинформационные технологии в анализе фазовых портретов погодно-климатических факторов в m-мерном пространстве признаков // Сложность. Разум. Постнеклассика.- 2014.- № 3.- С. 24-28.
17. Филатова О.Е., Хадарцева К.А., Соколова А.А., Еськов В.В., Эльман К.А.. Сердечно-сосудистая система аборигенов и пришлого населения севера РФ: модели и возрастная динамика // Вестник новых медицинских технологий.- 2015.- Т. 22, №2.- С. 43-50.
18. Филатов М.А., Филатова Д.Ю., По-скина Т.Ю., Стрельцова Т.В. Методы теории хаоса-самоорганизации в психофизиологии // Сложность. Разум. Постнеклассика.- 2014.-№ 1.- С. 13-28.
19. Eskov V.M., Filatova O.E. Respiratory rhythm generation in rats: the importance of inhibition // Neurophysiology.- 1993.- Т. 25, № 6.-С. 420.
20. Eskov V.M., Khadartsev A.A., Eskov V.V., Filatova O.E.Quantitative registration of the degree of the voluntariness and involuntari-ness (of the chaos) in biomedical systems // Journal of Analytical Sciences, Methods and Instrumentation.- 2013.- № 3.- С. 67-74.
21. Eskov V.M. Evolution of the emergent properties of three types of societies: the basic law of human development // E:CO Emergence: Complexity and Organization.-2014.- T. 16, № 2.- C. 107-115.
References
1. Braginskiy MYa, Burykin YuG, Mays-trenko EV. Kozlova VV. Sostoyanie pokazateley neproizvol'nykh dvizheniy uchashchikhsya v uslo-viyakh fizicheskoy nagruzki v raznye sezony goda. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2007; 14(1):61-3. Russian.
2. Braginskiy MYa, Baltikova AA, Kozlova VV, Maystrenko EV. Issledovanie funktsion-al'nykh sistem organizma studentov yugry v uslo-viyakh myshechnoy nagruzki metodom fazovogo prostranstva. Sovremennye naukoemkie tekhnolo-gii. 2010;12:23-4. Russian.
3. Vokhmina YuV, Es'kov VM, Gavrilenko TV, Filatova OE. Izmerenie parametrov poryadka na osnove neyrosetevykh tekhnologiy. Izmeri-tel'naya tekhnika. 2015;4:65-8. Russian.
4. Garaeva GR, Es'kov VM, Es'kov VV, Gudkov AB, Filatova OE, Khimikova OI. Khaoti-cheskaya dinamika kardiointervalov trekh vozrast-nykh grupp predstaviteley korennogo naseleniya Yugry. Ekologiya cheloveka. 2015;09:50-5. Russian.
5. Dobrynina IYu, Es'kov VM, Zhivoglyad RN, Zuevskaya TV. Girudoterapevticheskoe upravlenie gomeostazom cheloveka pri ginekolo-gicheskikh patologiyakh v usloviyakh Severa RF. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2005;12(2):25-7. Russian.
6. Dobrynina IYu, Es'kov VM, Zhivog-lyad RN, Chanturiya SM, Shipilova TN. Sistem-nyy klasternyy analiz pokazateley funktsiy orga-nizma zhenshchin s opg- gestozom v usloviyakh Severa RF. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2006;13(4):61-2. Russian.
7. Dobrynina IYu, Es'kov VM, Zhivoglyad RN, Chanturiya SM, Shipilova TN. Osobennosti gestozov i narusheniy uglevodnogo obmena. Vest-nik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2006;13(3):14-6. Russian.
8. Es'kov VV, Filatova OE, Gavrilenko TV, Khimikova OI. Prognozirovanie dolgozhitel'stva u rossiyskoy narodnosti khanty po khaoticheskoy dinamike parametrov serdechno-sosudistoy siste-my. Ekologiya cheloveka. 2014;11:3-8. Russian.
9. Es'kov VV, Garaeva GR, Es'kov VM, Khadartsev AA. Teoriya i praktika vosstanovi-tel'noy meditsiny (teoriya khaosa-samoorganizatsii
v otsenke effektivnosti metodov vosstanovi-tel'noy meditsiny). Tula; 2015. Russian.
10. Es'kov VM, Nanchenko EA, Kozlova VV, Klimov OV, Maystrenko EV. Parametry kvaziattraktorov povedeniya vektora sostoyaniya organizma plovtsov. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2009;16(4):24-6. Russian.
11. Es'kov VM, Braginskiy MYa, Kozlova VV, Maystrenko EV. Diagnostika fiziologi-cheskikh funktsiy zhenshchin-plovtsov Yugry me-todom rascheta matrits mezhklasternykh rasstoya-niy. Sistemnyy analiz i upravlenie v biomeditsins-kikh sistemakh. 2010;9(3):500-4. Russian.
12. Es'kov VM, Dobrynina IYu, Drozhzhin EV, Zhivoglyad RN. Razrabotka i vnedrenie novykh metodov v teorii khaosa i samoorganizatsii v meditsinu i zdravookhraneniya. Severnyy region: nauka, obrazovanie, kul'tura. 2013;27(1):150. Russian.
13. Es'kov VM, Gavrilenko TV, Vokhmina YuV, Zimin MI, Filatov MA. Izmerenie khaoti-cheskoy dinamiki dvukh vidov teppinga kak proiz-vol'nykh dvizheniy. Metrologiya. 2014;6:28-35. Russian.
14. Es'kov VM, Filatova OE, Provorova OV, Khimikova OI. Neyroemulyatory pri identifikatsii parametrov poryadka v ekologii cheloveka. Ekolo-giya cheloveka. 2015;5:57-60. Russian.
15. Kozlova VV, Golushkov VN, Vedyaso-va OA, Maystrenko EV. Izmerenie rasstoyaniy mezhdu tsentrami kvaziattraktorov vektora sos-toyaniya organizma trenirovannykh i netrenirovan-nykh g. Samary i g. Surguta. Uchenye zametki TOGU. 2010;1(1):27-30. Russian.
16. Rusak SN, Molyagov DI, Bikmukhame-tova LM, Filatova OE. Bioinformatsionnye tekh-nologii v analize fazovykh portretov pogodno-klimaticheskikh faktorov v m-mernom prostranstve priznakov. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2014;3:24-8. Russian.
17. Filatova OE, Khadartseva KA, Sokolova AA, Es'kov VV, El'man KA. Serdechno-sosudistaya sistema aborigenov i prishlogo nasele-niya severa RF: modeli i vozrastnaya dinamika. Vestnik novykh meditsinskikh tekhnologiy. 2015;22(2):43-50. Russian.
18. Filatov MA, Filatova DYu, Poskina TYu, Strel'tsova TV. Metody teorii khaosa-samoorganizatsii v psikhofiziologii. Slozhnost'. Razum. Postneklassika. 2014;1:13-28. Russian.
19. Eskov VM, Filatova OE. Respiratory rhythm generation in rats: the importance of inhibition. Neurophysiology. 1993;25(6):420.
20. Eskov VM, Khadartsev AA, Eskov VV, Filatova OE.Quantitative registration of the degree of the voluntariness and involuntariness (of the
chaos) in biomedical systems. Journal of Analytical Sciences, Methods and Instrumentation. 2013;3:67-74.
21. Eskov VM. Evolution of the emergent properties of three types of societies: the basic law
DOI: 12737/ 14971
of human development. E:CO Emergence: Complexity and Organization. 2014;16(2):107-15.
ЭНТРОПИЙНАЯ ОЦЕНКА ХАОТИЧЕСКОЙ ДИНАМИКИ ПАРАМЕТРОВ
СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ И НЕРВНО-МЫШЕЧНОЙ СИСТЕМ ПРИ ФИЗИЧЕСКОЙ НАГРУЗКЕ
Ю.В. БАШКАТОВА, В В. ПОЛУХИН, В В. ЕСЬКОВ, А.А. ПАХОМОВ
БУ ВО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры», пр. Ленина, д. 1, г. Сургут, Россия, 628400
Аннотация. Методами классической статистики и теории хаоса и самоорганизации изучалось поведение вектора состояния сердечно-сосудистой и нервно-мышечной систем у групп студентов тренированных и нетренированных в ответ на дозированную физическую нагрузку. Прослеживается динамика увеличения показателей площади квазиаттракторов по-стурального тремора и кардиоинтервалов после нагрузки у студентов без физической подготовки. В результате проведенного исследования были показаны значительные изменения в динамике поведения параметров функциональных систем организма человека в сравнении стохастического подхода на основе гистограмм и энтропии Шеннона. Имеется некоторая согласованность расчетов в рамках теории хаоса и самоорганизации и энтропии Шеннона, но теория хаоса демонстрирует более существенные изменения квазиаттракторов. Показана практическая возможность применения методов теории хаоса-самоорганизации в оценке реакции сердечно-сосудистой и нервно-мышечной систем человека на динамическую физическую нагрузку.
Ключевые слова: тремор, физические нагрузки, квазиаттрактор, нервно-мышечная система, сердечно-сосудистая система, хаос, самоорганизация.
ENTROPY ESTIMATION OF CHAOTIC DINAMICS PARAMETERS OF THE CARDIOVASCULAR AND NEUROMUSCULAR SYSTEMS DURING EXERCISE
Yu.V. BASHKATOVA, V.V. POLUHIN, V.V. ESKOV, A.A. PAHOMOV
Surgut state University, Lenin pr., 1, Surgut, Russia, 628400
Abstract. Methods of classical statistics and the theory of chaos and self-organization studied the behavior of the state vector of the cardiovascular and neuromuscular systems have groups of students trained and untrained in response to a graduated exercise. Traced the dynamics of increase in the area of indicators of quasi-attractors postural tremor and cardio after load of students without physical training. The study was shown significant changes in the dynamics of the behavior of the parameters of functional systems of the human body compared to the stochastic approach based on the histogram and Shannon entropy. There is some consistency in the calculation under the theory of chaos and self-organization and the Shannon entropy, but chaos theory demonstrates a significant change quasi-attractors. It demonstrated the feasibility of applying the methods of chaos theory, self-organization in the evaluation of the reaction of the cardiovascular and neuromuscular systems of the person on the dynamic exercise.
